Distinguishing True and False Buy/Sell Triggers from Financial Technical Indicators

机译：从金融技术指标中区分正确和错误的买/卖触发

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The objective of this study is to develop a method to distinguish True and False Buy/Sell recommendations. Various recommendation schemes, like 30/70 RSI (Relative Strength Index) scheme, are effectively used by many traders. However, the triggers produced by such recommendation schemes are found suspicious most of the time, and hence are non-actionable. In this study we develop a dynamic programming formulation to extract an optimal trade pattern from the price datasets. Such patterns are further augmented with several financial indicators to obtain binary classification model which is going to be consulted online. So, our system assists investors with removing uncertainties left from the primary recommenders. We show that our dynamic programming formulation runs efficiently in linear time. The approach is experimentally evaluated on BIST-100 stocks. The technical indicators used as predictor features are RSI, Trend Normalized RSI, Percentage Price Oscillator, Bollinger Band Percentage, Stochastic Oscillator, Rate of change (ROC), and Commodity Channel Index (CCI). We use Support Vector Machines as the binary classification algorithm. Up to 70% accuracies are obtained in this very hard binary classification task.

机译：这项研究的目的是开发一种区分真假建议的方法。许多交易者有效地使用了各种推荐方案，例如30/70 RSI（相对强度指数）方案。但是，大多数情况下，此类推荐方案产生的触发因素是可疑的，因此是不可操作的。在这项研究中，我们开发了一种动态程序设计公式，可以从价格数据集中提取最佳交易模式。此类模式进一步增加了几种财务指标，以获得二进制分类模型，该模型将在网上进行咨询。因此，我们的系统可帮助投资者消除主要推荐者遗留的不确定性。我们表明，我们的动态编程公式可以在线性时间内高效运行。该方法在BIST-100股票上进行了实验评估。用作预测器功能的技术指标是RSI，趋势归一化RSI，价格震荡指标，布林通道百分比，随机震荡指标，变化率（ROC）和商品通道指数（CCI）。我们使用支持向量机作为二进制分类算法。在这个非常艰巨的二进制分类任务中，可以获得高达70％的准确度。

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来源
《Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference》|2020年|1-6|共6页
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作者
Zeynep Tüfekci; Osman Abul;
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正文语种
中图分类
关键词
Indexes; Support vector machines; Market research; Stock markets; Forecasting; Dynamic programming; Task analysis;

机译：索引;支持向量机;市场研究;股票市场;预测;动态编程;任务分析;

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